在R中使用frbs.learn（）训练ANFIS模型时出错

我正在使用R中的frbs.learn（）构建一个ANFIS模型。 这是我的密码：

library(readxl)
library(anfis)
library(parallel)
library(frbs)
Yamuna_final <- read_excel("F:/Downloads/Yamuna_final.xlsx",    
                         col_names = FALSE)
data.train <- as.matrix(Yamuna_final)

frbs_obj <- frbs.learn(data.train , range.data = NULL, method.type = 
    c("ANFIS"), list(num.labels = 13, max.iter= 10, step.size = 0.01, 
    type.tnorm = "MIN",                                                       
    type.implication.func = "ZADEH" , name = "Sim-0"))

test <- read_excel("F:/Downloads/test.xlsx",    
                       col_names = FALSE)
res <- predict(frbs_obj, test)

---

现在，我的模型没有得到训练，我得到了上面的错误。我不知道怎么了（

此错误可能是由于数据集中存在只有一个唯一值的列。
在下面的代码中，删除这些列后，

frbs.learn

将正常运行

library(frbs)
data.train <- read.table(text="
         X__1 X__2 X__3      X__4      X__5      X__6       X__7     X__8        X__9    X__10      X__11        X__12
    [1,] 1999    1    1  7.720000  11.00000  1.000000  0.0500000  0.92000        85.0 14.00000        210   8.60000000
    [2,] 1999    1    2  7.700000  10.00000  1.000000  0.0500000  2.00000        50.0 14.50000       3700  10.80000000
    [3,] 1999    1    3  8.400000  10.00000  1.000000  0.0400000  0.92000       120.0 23.00000        400   8.60000000
    [4,] 1999    1    4  8.270000   6.00000  1.000000  0.0500000  0.56000        80.0 22.00000       4600  12.50000000
    [5,] 1999    1    5  8.180000   6.00000  1.000000  0.0500000  0.80000       140.0 22.00000      23000   8.70000000
", header=T)

# Find columns with only one unique value and delete them.
delete_cols <- apply(data.train, 2, function(x) length(unique(x))!=1)
data.train <- data.train[,delete_cols]

frbs_obj <- frbs.learn(data.train, range.data = NULL, method.type =c("ANFIS"), 
  list(num.labels = 13, max.iter= 10, step.size = 0.01, 
    type.tnorm = "MIN",                                                       
    type.implication.func = "ZADEH" , name = "Sim-0"))

第277排

posNA <- which(apply(data.train,1,function(x) any(is.na(x))))
data.train[posNA, ]

#       X1 X2 X3   X4 X5 X6    X7    X8   X9 X10     X11 X12
# 277 2000 NA  1 7.49 77 25 13.17 19.26 5000  20 2.1e+07   0

---

posNA另一种解决方案可能是手动输入最小/最大限制。这里是0表示分钟：

range.data=matrix(c(0,1999,0,1,0,5,0,8.4,0,11,0,1,0,0.05,0,2,0
   ,140,0,23,0,23000,0,12.5),ncol=12)

这也允许frbs_learn无错误地运行。
我的数据集中没有只有一个唯一值的列。上面显示的行只是几个实例。@SHAILYTYYAGI INDER
frbs.learn
有
frbs:：norm.data
函数，可以在0和1之间重新缩放数据集列。当变量的范围为0时，
norm、 data
作为输出提供了一列NAs

。此“已损坏”数据集在后续命令中产生错误。请私下共享数据集。我认为错误可能是由于数据集存在问题。当然！这是我的数据集的链接：谢谢lot@ShailyTyagi嗨。我编辑了我的答案。我发现了一个信息ng数据集第二列中的值。请，如果您发现我的答案有用，请更新并更新投票。谢谢。非常感谢！我这样做了，但现在我遇到另一个错误：在If（def[k，1]>max（range.output））def[k，1]

posNA <- which(apply(data.train,1,function(x) any(is.na(x))))
data.train[posNA, ]

#       X1 X2 X3   X4 X5 X6    X7    X8   X9 X10     X11 X12
# 277 2000 NA  1 7.49 77 25 13.17 19.26 5000  20 2.1e+07   0

library(frbs)
data.train <- read_excel("F:/Downloads/Yamuna_final.xlsx", col_names=FALSE)

posNA <- which(apply(data.train,1,function(x) any(is.na(x))))
data.train <- data.train[-posNA, ]
data.train <- as.matrix(data.train)

frbs_obj <- frbs.learn(data.train , range.data = NULL, method.type = 
    c("ANFIS"), list(num.labels = 13, max.iter= 10, step.size = 0.01, 
    type.tnorm="MIN", type.implication.func="ZADEH" , name="Sim-0"))

range.data=matrix(c(0,1999,0,1,0,5,0,8.4,0,11,0,1,0,0.05,0,2,0
   ,140,0,23,0,23000,0,12.5),ncol=12)